智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是交通管理发展的主要方向,而车牌识别(License Plate Recognition LPR)技术是智能交通系统的关键技术之一。车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。为了提高车牌识别系统的实时性和准确率,本文提出了基于DM642的嵌入式车牌识别系统的开发设计思路,将高性能的DSP芯片DM642与车牌识别算法相结合,提高了车牌识别系统的性能。同时,本文对车牌识别算法进行了研究。车牌定位方面,提出了基于分区域密度扫描和形态学相结合的定位方法。分区域密度扫描是先将图像划分成几个区域,利用车牌区域独有的字符密度特征,对各区域进行扫描,删除一些干扰区域。分区域密度扫描之后,再进行形态学处理,定位车牌,其准确率要比基于边缘检测和形态学处理的定位方法的准确率高很多。在字符分割中,本文改进了迭代法和车牌的倾斜校正方法。将迭代二值算法中固定的权值0.5修改为自适应权重,二值效果很好;车牌倾斜校正采用几何方法,根据车牌前端和后端的水平投影的位置差计算倾斜角度,实现了倾斜车牌的校正;字符识别时,本文先进行字符的粗分类,再进行模板匹配。减轻了计算量,提高了识别率。最后,本文将车牌识别算法移植到DM642平台,通过充分对比VC++平台和CCS开发环境的不同,实现对算法的移植。总之,本文基于DM642的嵌入式车牌识别系统,很好的实现了车牌识别的性能,在识别率和识别速度方面都达到了预期设想。